与自己交谈,终不会寂寞

心理引言:只有与自己对话,才能看清自己的一切,比如你真正的想法、真正的需要、优势与劣势等,这种交谈并不是插科打诨,而是认识自己,从而达到领悟的目的。   ——心灵咖啡网

与自己交谈,终不会寂寞 

我有一个朋友,是个理佛之人。每年他无论工作多忙,总要抽出十几天的时间,找一间寺庙,到里面禅修。所谓禅修,在我们这些不参佛、没有宗教信仰的人看来,就是一种修行,打坐、念经、定下心神、约束自己。

我虽然不是佛教徒,但也常常向这个朋友请教一些佛教之事。有一次我问他:“你一个久居都市的人,猛然间进入寺院,几天都不与外界联络,能习惯吗?”“有什么不惯的呢?”他反问道,“如果你能摒除杂念,进入某种境界,其他的一切便都不重要了。”听他这样说,我打趣道:“既然你可以习惯,那不如出家好了,为什么还要回到红尘中,经历凡人所要经历的苦痛呢?”

“呵呵,这你就错了。”他摇摇头,笑呵呵地说:“很多人都认为禅修是为了抛掉什么或是去除什么,实际上不是的。禅修的真正目的是要获得开悟,不但要实现自己的目标,也要说明其他人实现他们的目标。所以,‘悟’字才是最重要的。”我有些明白了,但仍然存有疑问:“既然是悟,应该是随处可悟,随时可悟,为什么一定要进入庙中进行禅修呢?”

他想了想说:“悟是可以随时随地的,但当我们还没有达到一定的境界时,需要通过一些外在的方法辅助自己。就好比禅修,它就是要把你从红尘纷扰中暂时拽出来,不和外界接触,不和别人讲话,只有这样,你才能够与自己交谈。”

“与自己交谈?”这句话带给我一些触动,我轻声地叨念着。“是的,”他看我似有所动,便继续说:“只有与自己对话,才能看清自己的一切,比如你真正的想法、真正的需要、优势与劣势等,这种交谈并不是插科打诨,而是认识自己,从而达到领悟的目的。”我想了想又问:“那当你身处寺院之中,与自己对话之时,就不会觉得寂寞、冷清甚至难以忍受吗?”

“我就是要这种寂寞啊,”他看我茫然的样子,便解释道:“当寂寞的时候,才能真正地排除干扰,找到内心的自我。这种寂寞并不难以忍受,反而是一种宁静,是一种充实。如果你有时间也可以去感受一下,一个真正能与自己交谈的人,绝不会感到寂寞。”

尽管我直到现在也没有去寺院里体验过禅修,但却当真被朋友的那番话震撼了。“一个真正能与自己交谈的人,绝不会感到寂寞”,这是怎样的一种力量,可以驱除痛苦、压抑,只留下平静与淡定。

从那次和朋友聊天之后,我便经常有意识地与自己对话,只不过地点从寺院变成了静谧无人的夜晚。有时我会自言自语,对着空气中的自己讲一些经历过的事情;有时会写写日记,记录一些心情;有时会干脆给自己写一封信,像与笔友一样真诚地交谈。

渐渐地,我喜欢上了这种与自己对话的感觉,尽管是独自一人度过了整个晚上,却并不感到寂寞,反而有一种畅快淋漓的感觉。每当我与自己聊天后,都能更清楚、更客观地认识自己,看到内心真实的想法,不被其他的事物迷住双眼。

有很多人害怕寂寞,所以总是找别人聊天说话,把所有大事小情挂在嘴上,无论是工作、生活,还是爱情,都被他们叨念了一遍。他们企图以这种方式逃避寂寞,希望能在与他人的对话中得到安慰、得到温暖。然而,在我们天南地北畅所欲言时,有没有想过找一个安静的时间,和自己的心灵说说话呢?

不久后我又从网上看到一篇科学新闻,心理学家证明,每天和自己说上三、五分钟话,可以有效地治疗失眠症和抑郁症。我想这大概也是同样的道理吧,在与自己说话的过程中找到自己,认清自己,达到豁然开朗的境界。而人只有在寂寞中时,才能与自己说话。这真是神奇,一个是玄妙的宗教,一个是科学实验的结果,两种方法从形式上看有所不同,而其中蕴含的道理却是那么的相同。

在人生中的哪些时刻,你最该与自己交谈呢?


1. 在人生低谷的时候。人生在世,有晴日,也有阴雨;有顺风顺水,也有逆水行舟;有春风得意,也有马失前蹄。当遇到人生的谷底时,再积极、乐观的人也可能会变得低落和消极,甚至认为自己是最差劲的,什么都做不好,没有人喜欢自己。这种坏心情对我们的影响是很大的,假使不能及时缓解,可能会导致我们对生活完全丧失信心。当处在人生谷底时,我们应该将自己置于寂寞中,请出心底那个懦弱的、遭受打击的我,与他平静、理智地谈话,帮他找出失败的根源,肯定他的优势,鼓励他东山再起。

2. 在被光环围绕的时候。与人生谷底时相比,当我们获得了某些成绩、赢得了大家的肯定、被光环围绕时,更需要让自己变得寂寞。人都是虚荣的,当得意洋洋时,便会得意忘形、头脑发热,变得很不清醒。假使在这个时候你不能将自己置于寂寞中,很容易就会迷失自我,不知道天多高、地多厚。

3. 在心情浮躁的时候。在这个追求物质的社会中,心情很容易变得浮躁,做任何事都没有耐心,喜欢投机取巧、得过且过。在这种时候,请务必郑重地将自己置于寂寞中。唯有这样,才能够使心灵冷却下来,认清自己,脚踏实地地做人、做事。

4. 在面临抉择时。人一生的道路很长,经常会遇到一些岔路口。当我们站在这些岔路口,茫然无措地面对几条未知的道路时,又该如何抉择呢?如果稍有不慎,便可能走上弯路、错路,甚至无法回头。在这种时候,寂寞又要出场了。它可以使你冷静下来,排除杂念,通过理智的判断来选择一条最适合自己的道路。在我学会与自己对话前,每逢碰到不顺心的事情都会先找朋友倾诉,相信很多人都像我一样。

找人倾诉也是一种宣泄情感的方式,但有两个缺点:


1. 是当和朋友倾诉时,你的思维会随着对方的思维游走,而对方未必是客观的、理性的,而且你的情绪也会受到当时环境及谈话气氛的影响。当你被外界的各种因素干扰时,很难真正地达到心平气和的状态。

2. 是你若是控制不好自己的言谈,很容易令人感到厌烦,因而让对方对你产生反感。还有一些人,遇到挫折并不去找朋友倾诉,而是把事情闷在心里,一个人独自承担。这种寂寞并不是我提倡的寂寞,因为它实际上是一种逃避,不愿意面对现实,连提都不想提起。这种做法非但不能解决问题,反而会把自己永远置于痛苦中,有害无益。

因此,当我们感到寂寞时要学会同自己对话,像遇到一个久未谋面的朋友,让欣喜激荡于心底。虽然这个“朋友”不能给你语言上的回应,回答你的话语,但他会让你感受自己的存在,感到被关心、被重视。

当你学会坦然地面对寂寞,便可以让自己冷静下来,客观地看待所发生的事情,尽量排除主观因素的干扰,使自己找到最佳的处理方法。在这个过程中,也许你不会找到解决问题的方法,但可以找到一点萤火,照亮前方的黑暗,让你不会迷失,不会绝望,并依靠自己的力量面对困难、面对生活。(文/任悦)

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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